論文の概要: Judge Me in Context: A Telematics-Based Driving Risk Prediction Framework in Presence of Weak Risk Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03740v1
• Date: Fri, 5 May 2023 02:21:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 19:40:18.057572
• Title: Judge Me in Context: A Telematics-Based Driving Risk Prediction Framework in Presence of Weak Risk Labels
• Title（参考訳）: 文脈における判断:弱危険ラベルの存在下でのテレマティクスに基づく運転リスク予測フレームワーク
• Authors: Sobhan Moosavi and Rajiv Ramnath
• Abstract要約: テレマティクスデータを使用して、現実世界のアプリケーションでリスク予測フレームワークを構築します。 私たちは、弱いリスクラベルを増やすために、新しいデータ駆動プロセスを採用しています。 米国の主要都市における実世界のデータをもとに,提案手法の有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Driving risk prediction has been a topic of much research over the past few decades to minimize driving risk and increase safety. The use of demographic information in risk prediction is a traditional solution with applications in insurance planning, however, it is difficult to capture true driving behavior via such coarse-grained factors. Therefor, the use of telematics data has gained a widespread popularity over the past decade. While most of the existing studies leverage demographic information in addition to telematics data, our objective is to maximize the use of telematics as well as contextual information (e.g., road-type) to build a risk prediction framework with real-world applications. We contextualize telematics data in a variety of forms, and then use it to develop a risk classifier, assuming that there are some weak risk labels available (e.g., past traffic citation records). Before building a risk classifier though, we employ a novel data-driven process to augment weak risk labels. Extensive analysis and results based on real-world data from multiple major cities in the United States demonstrate usefulness of the proposed framework.
• Abstract（参考訳）: 運転リスクの予測は、運転リスクを最小化し、安全性を高めるために過去数十年にわたって多くの研究の対象となっている。 リスク予測における人口統計情報の利用は、保険計画に応用する従来の解決策であるが、そのような粗い要因によって真の運転行動を把握することは困難である。 それゆえ、テレマティクスデータの利用は過去10年間で広く普及している。 既存の研究の多くは、テレマティクスデータに加えて人口統計情報を利用するが、我々の目標は、テレマティクスと文脈情報(例えば道路型)を最大限に活用して、現実世界のアプリケーションを用いたリスク予測フレームワークを構築することである。 私たちは、テレマティクスデータをさまざまな形式でコンテキスト化し、それを使用してリスク分類器を開発し、利用可能な弱いリスクラベル(例えば過去のトラフィック引用レコード)があると仮定します。 しかし、リスク分類器を構築する前に、弱いリスクラベルを増やすために、新しいデータ駆動プロセスを採用する。 米国の主要都市における実世界データに基づく大規模分析と結果から,提案手法の有用性が示された。

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